流程

2. 使用相机捕捉初始标定点位，记录世界坐标



4. 在机器人示教器上基于基准点位进行其余8个点位设置，每次x轴偏移+4 或 Y轴偏移+4



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12. 对每个点位进行图像获取
13. 编写Halcon脚本，获取9幅图像中点位中心的像素坐标，以及对应算出的机械手世界坐标，导入标定demo获取换算关系。
14. 在图像中模拟位置进行验证，
15. 此时得到的为以相机为中心的标定关系，后续需要根据每个孔位(工具末端)的世界坐标来确定偏移关系。

dev_set_color('red')

PicRows:=[]
PicCols:=[]

for Index := 1 to 9 by 1

read_image (Image, 'G:/自动标定/0'+Index+'.bmp')

rgb1_to_gray (Image, GrayImage)
threshold (GrayImage, Regions, 13, 71)

*填充缺失
fill_up_shape (Regions, WiresFilled, 'area', 1, 100)

*开操作 腐蚀和膨胀的结合，即先腐蚀后膨胀
opening_circle (WiresFilled, Balls, 15.5)

connection (Balls, SingleBalls)

*找到具有目标特征的形状，这边填写的参数是 ‘circularity’ ，就是类圆的图形；
select_shape (SingleBalls, IntermediateBalls, 'circularity', 'and', 0.5, 1.0)

*确定这些圆形区域的最小外接圆，并将输出的坐标和半径做处理后输出
smallest_circle (SingleBalls, Row, Column, Radius)

PicRows[Index-1]:=Row
PicCols[Index-1]:=Column

endfor

WorldRows:=[143.6,147.6,151.6,143.6,147.6,151.6,143.6,147.6,151.6]
WorldCols:=[-665,-665,-665,-661,-661,-661,-657,-657,-657]

*生成标定
vector_to_hom_mat2d (PicRows, PicCols, WorldRows, WorldCols, HomMat2D1)

*坐标转换  （Row3，Column3）像素坐标点位， （Qx，Qy）转换后的世界坐标
affine_trans_point_2d (HomMat2D1, 437.157, 389.399, Qx, Qy)
read_image (Image, 'G:/自动标定/01.bmp')
dev_set_color('green')
gen_circle (Circle, 437.157,389.399, 300)